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diff --git a/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown b/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown index 8de9bee6..84b055d9 100644 --- a/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown +++ b/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown @@ -22,16 +22,16 @@ Sempre se lembre!! ## Maneiras de Solucionar tais Problemas -1. Top-Down (De cima para baixo): Começe solucionando o problema quebrando-o em +1. Top-Down (De cima para baixo): Comece solucionando o problema quebrando-o em partes. Se você perceber que o problema já foi resolvido, então simplemente pegue a resposta salva. Se ainda não foi resolvido, solucione-o e salve a resposta. Isso é geralmente fácil de pensar e muito intuitivo. É geralmente referenciado como Memorização. 2. Bottom-Up (De baixo para cima): Analise o problema e veja a ordem em que os -subproblemas são resolvidos e começe a solucionar dos problemas mais triviais, +subproblemas são resolvidos e comece a solucionar dos problemas mais triviais, até o problema dado. Neste processo, é garantido que os subproblemas são -resolvidos antes de resoler o problema. Isto é referenciado como Programação Dinâmica. +resolvidos antes de resolver o problema. Isto é referenciado como Programação Dinâmica. ## Exemplo de Programação Dinâmica @@ -51,7 +51,7 @@ array antecedente e uma variável como maiorSequenciasAteAgora e seu índice ajudariam a poupar muito tempo. Um conceito similar poderia ser aplicado ao procurar o maior caminho em um grafo acíclico dirigido. ---------------------------------------------------------------------------- + ``` for i=0 to n-1 LS[i]=1 @@ -62,7 +62,7 @@ grafo acíclico dirigido. if (largest < LS[i]) ``` -### Alguns Problemas Famosos de Programação Dinâmica +## Alguns Problemas Famosos de Programação Dinâmica ``` Floyd Warshall Algorithm - Tutorial and C Program source code:http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-all-to-all-shortest-paths-in-graphs---floyd-warshall-algorithm-with-c-program-source-code |